探究对涪陵榨菜产量和品质影响较好的施肥方案

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1、精选公文范文管理资料探究对涪陵榨菜产量和品质影响较好的施肥方案　　茎瘤芥(Brassicajunceavar．tumidaTsenet[键入文字][键入文字][键入文字]精选公文范文管理资料探究对涪陵榨菜产量和品质影响较好的施肥方案　　茎瘤芥(Brassicajunceavar．tumidaTsenet[键入文字][键入文字][键入文字]精选公文范文管理资料Lee)，俗称榨菜，是重庆市传统的特色加工蔬菜，具有悠久的栽培历史。　　榨菜营养价值高，味美可口，因其鲜、香、嫩、脆的独特风味，在世界上享有很高声誉，与欧洲酸黄瓜、西德酸甘蓝同时被列

2、为世界三大酱腌名菜。由于榨菜对矿质元素的需求量大，在栽培榨菜时不仅要注意保持施肥量，而且要注意肥料种类对榨菜品质的影响和相互之间的关系。但是，以前的研究主要集中在施肥量对茎瘤芥产量与营养品质的影响上。　　在已有的针对涪陵榨菜的土壤特性和施肥状况，施用不同肥料品种组合，对收获期榨菜的生物量和营养品质影响结果基础上，运用主成分分析的方法，笔者综合分析各项检测量，探究对榨菜产量和品质影响较好的施肥方案，从而为菜农在榨菜的栽培过程中合理选用肥料组合提供科学依据。　　1、数据收集　　科学研究离不开定量分析。定量分析是科学性的一种重要体征。而一切定

3、量分析又都是建立在大量数据基础之上的，只有获取了大量数据，才有分析的对象，才能够进一步运用定量分析的方法加以处理，并得出相应的合理科学、有据可查的结论。该研究所收集的数据主要来自西南农业大学李成琼等关于不同肥料组合对榨菜产量和品质的影响相关研究。他们设计了7组不同的肥料组合，并进行了田间跟踪试验，对榨菜栽培的生长中期和采收期的茎叶比和营养品质进行了测定，并且用SPSS软件完成数据分析。然而，他们在做比较分析时，比较偏向于单要素间的比较，只是做了简单的百分比对照，当然结合了生物性状的大量知识。在此基础上，合理运用主成分分析，综合考虑各检测

4、要素对榨菜整体质量的反映，比较得出不同肥料组合的使用效果。李成琼等实验设计的肥料组合见表[键入文字][键入文字][键入文字]精选公文范文管理资料1。经筛选后，采用榨菜收获期的相关数据，主要选用茎叶比、VC、可溶性糖、氨基酸、粗蛋白、全磷、全钾和水分的检测结果(表2)。　　　2、主成分分析法　　主成分分析法也称主分量分析或矩阵数据分析，主要通过变量变换的方法把相关的变量转化为若干不相关地综合性指标变量。若某研究对象有2项指标ζ1和ζ2，从总体ζ(ζ1，ζ2)中抽取了N个样品，它们散布在椭圆平面内(图1)，指标ζ1与ζ2具有相关性。η1和η

5、2分别是椭圆的长轴和短轴，显然η1⊥η2。因此，η1与η2互不相关。其中，η1是点ζ(ζ1，ζ2)在长轴上的投影坐标，η2是该点在短轴上的投影坐标。　　　　从图1可以看出，点的N个观测值的波动大部分可以归结为η1轴上投影点的波动，而η2轴上投影点的波动较小。若η1作为一个综合指标，则η1可较好地反映N个观测值的变化情况，η2的作用次要。综合指标[键入文字][键入文字][键入文字]精选公文范文管理资料η1被称为主成分。找出主成分的工作称为主成分分析。可见，主成分分析即选择恰当的投影方向，将高维空间的点投影到低维空间上，且使低维空间上的投影

6、尽可能多地保存原空间的信息，就是要使低维空间上投影的方差尽可能地大。　　主成分分析是从解释变量方差的角度出发，假设变量的方差能完全被主成分所解释。主成分分析法是一种实用的多元统计分析方法。在研究某一社会现象时，研究对象往往受许多因素的影响。而当分析这类影响因素时，如果指标太多，因素过繁，那么不仅会使分析复杂化，从而抓不住主要矛盾，自然也难以建立起数量分析模型(或预测、决策模型)。因此，在这种情况下，主成分分析法能够将大量、繁杂的原始指标、数据简化为少量的综合指标，同时使这少量指标尽可能地包含原指标群中的信息资料。这些综合指标能够在简化分

7、析难度的同时，也能较好地反映各样本之间的主要差别，而且在统计意义上是相互独立。基于此，该研究在众多定量分析方法中选用主成分分析法，对榨菜的生物量和营养品质进行综合分析和研究，从而了解不同肥料组合对榨菜品质的影响，以便在榨菜栽培中指导菜农对肥料的配合使用。　　　3、数据处理与分析　　在做好上述准备后，便可以通过SPSS软件进行分析。　　该研究所得结果均运用的是SPSS21．0版本。首先，需要对10种微量元素的原始数据进行标准化后，使得分析指标之间具有可比性。样本数据也能够满足主成分分析要求。然后，用SPSS21．0进行主成分分析，并且得到

8、各要素的相关系数矩阵。从表3可以看出，榨菜生物量与营养品质之间的相关系数都较大，说明所选指标变量是适合采用主成分分析法来研究其关系的。因此，可进一步求得相关系数矩阵的特征值和主成分的方差贡献率(表4)。图2